【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法。
技术介绍
1、大数据与大语言模型被广泛应用于各种领域，在用户撰写内容时，可以利用大语言模型为用户生成个性化的行为提示和建议，以满足用户的个性化需求；合同的撰写是一项繁琐且复杂的工作，即便使用固定的合同模板，仍需要耗费大量的时间和精力进行修改；若利用现有的大语言模型在用户撰写合同的过程中进行辅助撰写及修改，由于大语言模型中数据冗杂，并未专门针对合同撰写，因此会出现大语言模型对撰写内容出现误判，错误地将合同中的固定词组进行修改或将合同中关联性较高的词组进行拆分等错误情况，从而影响了大语言模型对撰写内容修改的准确性，降低了大语言模型对于用户行为提示的辅助效率。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法，以解决现有的大语言模型中数据冗杂以及对撰写内容误判导致准确性下降辅助效率降低的问题。
2、本专利技术的一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法采用如
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1.一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法，其特征在于，所述根据词汇在词汇序列中的位置以及词汇序列的词汇数量，获取词汇的贡献权重系数，包括：
3.根据权利要求1所述一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法，其特征在于，所述根据词汇的贡献权重系数以及词汇出现的频次，获取词汇的贡献因子，包括：
4.根据权利要求1所述一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法，其特征在于，所述根据相连的两个词汇在其他词...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法，其特征在于，所述根据词汇在词汇序列中的位置以及词汇序列的词汇数量，获取词汇的贡献权重系数，包括：
3.根据权利要求1所述一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法，其特征在于，所述根据词汇的贡献权重系数以及词汇出现的频次，获取词汇的贡献因子，包括：
4.根据权利要求1所述一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法，其特征在于，所述根据相连的两个词汇在其他词汇序列中相连出现的频次，获得词汇的共现频率，包括：
5.根据权利要求4所述一种基于大数据与大语言模型的个性化用户行为提示方法，其特征在于，所述同义词汇的具体获取方法为：
6.根据权利要求5所述一种基于大数据与大语言模型的个...
【专利技术属性】
技术研发人员：王波，李新春，马彪，于阳，徐恒君，孙丽娟，刘建，王一男，李倩，陈冠中，王聪，
申请(专利权)人：沈阳慧筑云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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